国内的大数据发展挑战

国内运营商由于技术、数据系统限制、用户隐私和商业模式不明确等问题，目前大数据运营只处在探索阶段。运营商利用大数据需应对四方面挑战。

第一，国内运营商系统分散建设，难以实现资源共享。经营分析、信令监测、综合网络分析、不良信息监测、上网日志留存等大数据系统分专业建设，其中部分系统分省建设，造成资源重复建设、应用重复开发、专家资源无法共享。

第二，数据处理种类多，单一技术难以实现。各大数据系统数据模型不统一，只具备结构化数据处理能力，无法支持非结构化、半结构化数据处理，无法满足互联网类业务发展要求。

第三，如何避免隐私泄露问题未能解决，大数据运营有风险。人们对于隐私问题越来越重视，数据公司掌握大量数据和数据制造者要求隐私权之间的矛盾，使得大数据使用变得困难。

第四，尚未确立商业运营模式。运营商掌握的数据很多，但是这些数据应该怎样应用，给谁用，应用收益是否可以抵消数据开发分析的成本，这一系列问题也让国内运营商非常困扰。

探索大数据的运营模式

尽管大数据商用道路上存在困难，但是由于运营商经营大数据的先天优势，互联网时代沦为管道的压力，还有大数据时代信息价值的高昂，使得探索和发展大数据是运营商最明智的选择和最好的出路。

中国联通目前正在着手对大数据业务进行研究，并已经成立了云数据运营中心，计划依靠该部门，逐步尝试开展大数据业务的运营工作，甚至有计划将该运营中心公司化，使之独立运营。中国联通已经在“移动通信用户上网记录集中查询与分析支撑系统”上引入了基于英特尔发行版Hadoop的大数据解决方案，用于支撑全网数亿用户的查询工作。

中国电信认为最有价值的大数据应用表现在四方面，分别是语音数据分析、视频数据分析、网络流量分析、位置数据分析。第一，利用大数据处理平台分析呼叫中心海量语音数据，建立呼叫中心测评体系和产品关联分析，可为如保险公司等提供基于自动语音识别的大数据分析系统；第二，基于智能图像分析能力的视频索引、搜索、摘要服务，从海量视频挖掘有价值的视频信息，提供公用视频图像分析，中国电信全球眼智能系统在智慧城市、平安社区、交通监管等领域大规模的使用。第三，通过分析互联网流量及协议信息，对一般性网络使用者的行为习惯分群组提供有针对性的网络便利性服务，比如精准广告；第四，通过LBS系统平台，对移动通信使用者的位置和运动轨迹进行分析，实现热点地区的人群频率的概率性有效统，比如根据景区人流进行基站优化。

中国移动在三家运营商中大数据优势最明显，因为中国移动承载了最多的用户数据。中国移动经营分析系统从2001年开始建设，目前移动业务支撑系统主要依赖云技术，并开发了“彩云”云存储应用产品。在数据流量业务成为主营业务的阶段，移动正积极部署通过各类业务和网络运营数据的分析，通过数据驱动业务流程，以培养用户习惯。将来，移动将进一步精确洞察数据，从数据成本中心向数据运营中心转变，与合作伙伴开展业务合作。